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原来不仅仅是FomoPeek😨😨是 iOS 历史漏洞正被黑灰产大规模利用
🚨⚠️【紧急预警】慢雾：FomoPeek 类恶意 App 已可读取备忘录，iPhone 用户请立刻更新到 iOS 27
9月19日，慢雾创始人余弦（@evilcos）在首轮 FomoPeek 预警后再次补充：这不只是单个 App 的问题，而是 iOS 历史漏洞正被黑灰产大规模利用，类似案例已不止 FomoPeek，社区还反馈了 comecome.icu 等同源手法。水坑可能到处都是...
余弦称，安全团队验证发现：FomoPeek 等恶意 App 还能读取已打开的 iPhone 备忘录。
这意味着：只要装过、打开过这类 App，风险可能不只是钥匙串里的账号，还包括之后打开过的钱包私钥，甚至备忘录里记下的助记词、密码和聊天摘录。
另需注意：此前公布的受影响范围为 iOS 12.0–18.7、26.0–26.1，但 26.x 的实际影响范围仍在确认，可能比先前公布的更宽。
请立刻做这几件事🔰🔰
1、能更新就更新到 iOS 27。 这是目前最直接的防护动作。
2、打开钱包 App 前，先关掉其他非主流 App；Safari 若开着不明网页，也先关掉。
3、不要再下载来源不明的 App，不要重新安装 FomoPeek。
4、若曾安装或打开过 FomoPeek 1.1–1.2，或访问过类似页面：立刻检查资产是否异常；
5、在从未装过该 App 的干净设备上生成全新私钥/助记词；
6、尽快把资产转到新地址；
7、默认备忘录、Keychain、本地文件都可能已泄露，不要在旧设备上继续导入旧密钥。
余弦提醒‼️：这不是“某个钱包 App 不安全”，而是系统级历史漏洞被拿来规模化偷币。慢雾团队（@SlowMist_Team）将另发详细披露。在此之前，先更新系统、隔离旧设备、转移资产。
⚠️🚨 0撸注册就返现5u的FomoPeek经证实偷盗用户资产
目前该项目的官推已经注销，TG关号也已注销❗️❗️
慢雾与OKX联合预警：FomoPeek App 1.1–1.2 版本植入恶意内核攻击框架，可窃取 iPhone 用户私钥与加密资产
2026年9月19日，区块链安全公司慢雾 @SlowMist_Team 与 OKX @OKXWallet_CN 安全团队联合发布预警称，加密货币“聪明钱/巨鲸追踪”应用 FomoPeek 的 1.1 至 1.2 版本 被植入恶意代码，已导致部分 iPhone 用户私钥泄露、资产被盗。
该应用对外宣传为只读链上监控工具，不托管资产、不执行交易。但安全团队分析发现，除正常功能外，App 还捆绑了两个与业务无关的模块。其中一个包含一套专业的 iOS 内核攻击框架，集成 8 种漏洞利用方案，可根据设备型号和系统版本自动选择攻击路径。
已知受影响系统包括：iOS 12.0–18.7 以及 iOS 26.0–26.1。设备系统版本越低，潜在风险越高。
🔰🔰安全团队建议，凡是安装或使用过 FomoPeek 1.1–1.2 版本的用户，应立即采取以下措施：
1、检查账户资产与私钥是否异常。
2、在从未安装过该 App 的安全设备上创建新账户，并生成全新私钥/助记词。
3、尽快将资产转移到新账户。
4、将 iPhone 更新到最新 iOS 版本。
5、停止使用，不要重新安装该应用。
6、若发现资产异常，保留设备和相关证据，并联系对应平台官方支持。
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🚨 TODAY: The SEC issued an order granting temporary, conditional exemptive relief to Tokenized Securities Venues from the definition of “exchange” in the Exchange Act to trade tokenized NMS stock using innovative permissioned automated market makers and liquidity pools.
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在大涨一波/顶部区间卖出后，最危险的行为，就是：卖出后，股价还在继续涨，甚至某一天还会大涨，然后因为fomo或踏空感极其强烈，经不住诱惑，又重仓买回去了。
刚买进去，因为是在相对高位追进去，买点很不好，这时候如果来一个下跌，是否止损、以及止损点很不明确。
如果反复这样折腾两次，最后心力消耗殆尽，无力也无信心管理仓位。最后导致仓位管理一塌糊涂、出现大幅回撤。这是最要警惕的。
德鲁肯米勒在2020年初犯过这个严重的错误。2020年1月止盈走人，2月观望，看着大盘继续大涨，3月10日忍不住了，在纳指见顶前1小时（当天收盘于历史最高点5048点），一口气梭哈买入约 60 亿美元科技股。当时量子基金的规模约130-140亿美元，相当于接近基金一半仓位。
然后开始否认现实、幻想反弹，认为自己重仓买入后的下跌只是回调，没有止损，依旧坚定持有，最后短时间就出现巨大回撤。
出现这个问题的关键，就是：卖出的节奏除了问题，仓位要分类，卖出要分批有节奏，不要一把就在左侧卖光；以及卖出后的现金管理问题，让给自己设置强制约束，让自己即便在大脑出现fomo和无法控制的情况下，也无法动用已卖出的现金重新入场。解决这个问题，要从这两方面入手。
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今天是Gate事件刑事立案后的第40天 @Han_Gate
这件事已经过去这么久，Gate前面一直说“全力配合”“负责到底”“掌握了很多线索”，但后面的实际进展没有再公布。
但案件没有结束，我的170万USDT也没有回来。
律师过来后到底配合了哪些工作？这段时间真正做了什么？到底案件是怎么样的，gate是最清楚的，也没有人跟我联系，也没有人跟我继续推进。
既然“负责到底”这句话还置顶着，那就请把这段时间真正做了什么、案件推进到哪一步，公开说清楚。
170万美元的被盗事件，让Gate伤得不轻
现在的现状是：
1.无论金额大小，提现基本都要卡审核
2.风控已经严到夸张的程度
如果早一点优化提升风控，还会发生被盗事件吗？
xitter.cf/punk2898/status/209240…
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10/10
Gate 没有正面回复什么时候去做“身份证手持材+活体视频认证”，反而不断抛出“仙人跳”“监守自盗”“两个支付宝被盗”等说法，影射受害用户、转移公众视线
这 gate真是胡说八道一流，推卸责任一流，指责用户一流，说一套做一套一流，没有担当一流，前后矛盾一流，推诿拖延一流
Gate就是一坨披着交易所外衣的风控垃圾：出事前审核形同虚设，出事后装聋作哑，证据不交、责任不认，只会造谣、甩锅、混淆视听。钱在你们平台被假资料和非本人活体转走，你们却反咬用户，既无能又无耻。所谓“安全”是笑话，所谓“100%赔付”就是放屁。
Gate不配谈风控，只配被钉在币圈耻辱柱上！
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170万USDT在Gate平台被盗——个人公开声明：
授权Gate将手持身份证材料及活体人脸视频送交权威鉴定，根据目前掌握的证据，我的身份证正反面、原邮箱、手机短信验证码及谷歌验证器均未被攻击者直接掌握。
整个事件的过程更像是：攻击者掌握了我的部分Gate账户资料，利用伪造的手持身份证材料和非本人活体认证绕过Gate审核，将原有安全项全部替换，最终控制账户并转走170万USDT。
警方让我辨认Gate提交的手持身份证材料后，我已经确认：
· 身份证不是我的；
· 证件地址完全错误，连最起码的【省份】都没有；
· 身份证号码字体、大小和长度明显异常；
· 照片中的人不是我；
· 整份材料存在明显的PS和伪造痕迹。
如此明显的假手持身份证材料和非本人活体认证，为什么能够通过Gate的风控审核？
攻击者正是利用伪造的手持身份证材料和非本人活体认证绕过Gate审核，将原有安全项全部替换，最终控制账户并转走170万USDT。
面对如此清楚的事实，Gate却仍然声称“平台没有责任”。请不要再睁眼说瞎话，也不要继续用前后矛盾、答非所问的回应混淆视听。请如实还原事件全过程，向警方、受害用户和公众交代真相。
Gate既然坚称平台审核和风控没有问题，并公开表示“如果属于平台责任，100%赔付”，那么我现在正式公开授权：
请Gate将攻击者提交的手持身份证原始材料、活体认证视频及完整审核记录，交由具备资质的独立司法鉴定机构进行鉴定，并公开鉴定结论及必要的脱敏证据。
Gate可以将相关材料发送至我的邮箱：gate170wu@outlook.com，由我本人委托权威机构进行鉴定。该邮箱同时面向社会收集本案的重要线索及其他关键信息。
如果鉴定结果证明手持身份证材料真实有效，或者活体视频中的人确实是我本人，我将不再向Gate追责，并公开向Gate道歉。
反之，如果鉴定确认手持身份证系伪造、活体认证并非本人，提现也不是本人操作，就足以证明攻击者利用虚假身份材料击穿了Gate的审核和风控体系。
我的资金存放在Gate平台，案发后我已报案，公安机关也已正式立案，现有证据足以证明相关提币并非本人操作。攻击者利用伪造的手持身份证材料和非本人活体人脸通过Gate审核，继而控制账户并转走资产。既然Gate坚持声称“平台没有责任”，那就请拿出证据，证明这两项认证材料真实有效、活体人脸确系本人，否则，Gate凭什么仅凭一句“平台没有责任”，就将全部损失推给受害用户？
表面上看，是我的账户遭到盗取；但从事件本质来看，是攻击者先利用假身份材料和非本人认证攻破了Gate的安全审核，随后才控制账户并转走资产,真正遭到攻击的，不只是我的个人账户，更是Gate平台的身份认证和资金安全体系。
请Gate不要搞错主次：查清真相、配合破案并承担应有责任，才是你们现在最应该做的事情。
NB
过去一年，存储的大顶，贵金属的大顶，BTC的大顶，ETH的大顶都call到了，不管什么资产，周期顶部都会给相似的顶部信号，逻辑都写在帖子里，希望这几波有救到人，下次喊顶信我一手，别在评论区骂我了。
存储：
xitter.cf/Michael_Liu93/status/2…
贵金属：xitter.cf/Michael_Liu93/status/2…
BTC：
xitter.cf/Michael_Liu93/status/1…
ETH：
xitter.cf/Michael_Liu93/status/1…
50
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Gate 马上就要“赢”了。
不是赢在证据，不是赢在真相，也不是赢在风控没有问题。
而是赢在拖时间。
拖到大家的注意力过去，拖到热度下降，拖到受害者精疲力尽，拖到一个被盗 170 万美元的人，一边承受损失，一边自己整理证据、报警、联系 Tether、联系律师、公开隐私家庭视频自证清白。
他们把自己从直接责任者，包装成“协助者”。
他们不谈平台风控是否失效，只强调“用户没及时联系”。
我想把我的经历留在这里：
如果你把交易所当钱包，等真正出事时，你可能会发现，平台最擅长的不是保护你，而是让你自己证明自己不是骗子、不是黑客、不是活该。
Gate 可以继续拖。
但我也会继续公开。
这不是一条维权推文。
这是一个真实案例：
一个九年老用户，把 170 万美元放在平台，平台安全流程出事后，最后由用户自己承担全部代价。
各位自己判断，自己的脚应该往哪里走。
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最近这几天有不少小伙伴开始看AI，问我不是技术背景的该怎么去看AI这个市场，复杂的技术名词很多，然后各个细分赛道也很杂，怎么去做尽调？我就大概说一个框架吧，然后你在框架里研究就非常易懂了。
首先，现在大家去投资的这些AI股，投的商业本质是什么？
答：“美国一年6000-7500亿美元的AI基础设施的资本支出（AI Infra Capex），这个数字到2027年大概率会在1-1.2万亿左右，更简单点说，美国的公司现在每年砸6000-7500亿去买AI相关的基建设备”
主要是谁在投资这些AI基建呢？是美国的五大云厂商，Microsoft、Amazon、Google、Meta、Oracle（这些统称是Hyperscaler）
所以这一年将近1万亿美金的资本支出都砸在什么上了？主要是三大类：
1. IT设备 / 计算硬件（占比60-65%）
2. 电源与冷却（15-20%）
3. 建筑与土地（10-15%）
在IT设备 / 计算硬件里再拆分
1. GPU（65%）
2. 网络（10-15%）
3. 存储（8-10%）
4. 其他包括CPU、软件、HBM、机架（10-15%）
沿着这个思路你再去做行业图谱（Industry Mapping）就简单多了。
1. GPU
你投这个赛道基本只有英伟达，大头都被他一个人吃了（当然还有一些云厂商自己搞的自定义Asic，自己设计或深度定制的AI加速芯片，本质上是去替代掉一部分英伟达gpu的成本，比如Google (TPU)、Amazon (Trainium/Inferentia)、Microsoft (Maia)。
2. 网络
英伟达，博通，思科，HPE，最近火的Marvell（MRVL）就可以算在这里
3. 存储
海力士是绝对的第一，然后三星，美国的存储巨头就MU和SNDK（闪迪），溢价高，但市场份额没有海力士高。
4. 电源与冷却
做AI数据中心最大的三家，Vertiv（VRT），Schneider（SBGSY），Eaton（ETN），规模最大的是Schneider，但这个市场总体不算很集中，比较分散。
5. 建筑与土地（Building & Land）
完全分散的市场，这里环节就更多了，总包，涉及，工程，电气，开发，土地，等等，投AI的话这块儿没必要继续细看。
6. 其他类别
a. 做软件的，做cpu的，做机架，做光纤，做自动化等等，就不展开说了
然后围绕上面几大分类，又有做服务的，比如做集成的（就是把这些以上打包成一个整体服务器卖出去），Dell，联想，SMCI；然后英伟达的GPU的供应商又有一大堆，也不展开了。
结尾：框架就是这么个框架，本质上你现在投AI产业，你在买单的Thesis就是：
1. 美国在每年向AI产业的基建投近1万亿美元，并且未来五年每年至少30-50%的增长。
2. 抓的是AI资本支出中不可或缺环节中有足够强生态占位的玩家
3. 最终消费端，也就是openai，claude这些大模型的消费者，我们，会持续消费。
所以什么时候AI“泡沫”会见顶？
1. 这些AI巨头们融不到钱去继续投基建的时候
2. 我们这些消费者不再继续买单，大模型的营收开始下滑的时候
至少目前来看还早。
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AI不是互联网，而是房地产！
接着周末的思考，我越来越觉得，AI产业最容易让人看错的地方，就是大家总喜欢拿它和互联网类比。
这种类比当然有道理，但如果站在投资和商业模式的角度来看，我觉得AI更像另一个行业：
房地产。
这里说的不是科技属性，而是从纯生意的角度看商业模式。
如果抛开技术细节，只看整个产业链的资金流向、资本开支模式、融资模式、产业链分工和利润分配方式，那么AI和房地产其实有惊人的相似之处。我觉得，中国房地产过去二十年的发展历程，可能更值得参考。
一个关键点：互联网是轻资产，AI和房地产是重资产。
互联网时代最经典的商业模式是：
写一次代码，服务无限用户。软件一旦完成开发，边际成本几乎趋近于零。
但AI恰恰相反。
AI增加一百万用户意味着什么？
意味着更多GPU。更多电力。更多网络。更多存储。更多数据中心。
每增加一部分需求，就必须同步增加供给。
这和房地产极其相似。房子卖得越好。就需要更多土地。更多水泥。更多钢筋。更多施工队。更多工程机械。
因此AI的底层商业逻辑并不是互联网。
而是供给持续追逐需求的重资产行业。
这也是为什么过去三年，全球最大的科技公司几乎都变成了基建公司。
如果继续用房地产来类比。
微软、Meta、Google、Amazon最像什么？答案其实很简单：
开发商。
开发商的核心工作是融资，拿地，开发，销售。
而今天的大科技公司做的事情几乎完全一样。融资。建设数据中心。购买GPU。铺设网络。出售算力。
区别只是房地产卖的是房子。
AI卖的是算力。
但本质没有太大区别。
他们都在不断扩张资产负债表。不断扩大资本开支。不断建设新的生产能力。
未来几年我们很可能会看到一个有趣的现象。
大科技公司的资产规模越来越大。
债务规模也越来越大。
股价上涨的时候发行股票融资。
利率下降的时候发行债券融资。
然后把这些钱全部投入新的数据中心建设。
其实从google最近又是债务融资又是增发股票就已经初现端倪，未来对于这些云厂商这可能会是常态。
这其实就是房地产开发商不断融资拿地建房的翻版。
如果大科技公司是开发商。
那么OpenAI、Anthropic、xAI是什么？
我觉得更像设计院和总承包施工单位。
他们负责设计。负责图纸。负责施工方案。负责定义行业标准。他们决定房子长什么样。他们把开发商的土地等资源变成一栋一栋越来越漂亮又实用的房子。
但真正投入巨额资本的是开发商。
今天无论是OpenAI还是Anthropic，本质上都在定义未来数据中心应该如何建设。
就像顶级建筑设计院决定未来城市长什么样一样。
继续往产业链上游看。
房地产周期里最赚钱的是谁？
很多人第一反应是开发商。
其实往往不是。
真正诞生大量超级牛股的，往往是卖铲子的。
三一重工，中联重科卖工程机械。
海螺水泥卖水泥。
东方雨虹卖防水材料。
伟星新材卖管材。
他们不承担地产销售风险。
他们只负责卖工具。
只要有人开工，他们就赚钱。
AI产业链也是一样。
NVIDIA，AMD像三一重工，中联重科。
HBM，DRAM，光模块，玻璃基板、硅光、液冷、供电系统则更像高端建筑材料像混凝土。
先进封装像特种施工工艺。
最终开发商承担风险。卖铲子的收现金。
这个逻辑在房地产里成立。在AI里同样成立。
所以未来几年，资金很可能持续从下游流向上游。
因为每一次新的数据中心建设，本质上都是一次新的采购周期。
钱最终都会流向GPU、存储、电力、网络和各种基础设施供应商。
到这一切都对上了，但AI这个阶段相对于房地产还缺了重要的一环节，那就是精装修。
如果说今天的大模型已经完成了房屋主体建设。
那么整个AI行业交付给企业的，其实仍然是毛坯房。
过去两年发生的一切，本质上是在盖楼。
大家讨论的都是：
模型更强了。推理更快了。上下文更长了。成本更低了。但对于绝大多数企业来说。这些东西依然无法直接创造利润。
企业不会因为买了GPT就自动提高效率。不会因为接入Claude就自动节省成本。
对于一般企业和个人来说就像不会自己装修的人买了一套毛坯房，它不会自动变成温馨舒适的家。
从我个人使用体验来看，我相信现在的大模型智能已经足够创造生产力了，但还需要有人让这种智能落地，让不会管理AI的企业和个人能把这个智能确实的落实到自己的工作流程中，并且不失控，不越权，稳定产出。毛坯房和真正可以入住的房子之间，还差这最后一步。
企业真正需要的不是模型。而是解决方案。需要与ERP、CRM和各种内部系统打通。
换句话说。
今天AI产业的发展阶段，更像是房地产里的毛坯房大规模交付，而装修公司刚刚开始进场。
这也是为什么我越来越觉得未来几年AI应用层的发展决定AI房地产模式能不能继续的关键。
企业不缺模型。企业缺的是把模型变成利润的人。谁能把毛坯房变成拎包入住。谁就有机会成为下一阶段最大的赢家。也能把整个AI产业链打造成完整闭环。
继续👇
周末在家仔细思考：AI 投资到底还能不能持续？回到最朴素的生意逻辑——投入多少，产出多少，能持续多久，我脑子似乎清晰了一些。
如果一门生意每投入一单位资本，都能持续产生很高收入和现金流，那它就会继续吸引资本；如果投入越来越大，但产出跟不上，泡沫就会开始破。这个道理大家都懂。
问题是，AI 最头部的两家公司 OpenAI 和 Anthropic 都不是上市公司，财务不透明，真实 token 量、GPU/TPU 利用率、训练和推理占比都不公开，那怎么判断？
我觉得可以从一个很简单的角度看：算力吃紧本身就是一个非常重要的信号。算力吃紧说明可售产能的利用率已经接近极限。这个时候，只要估算出它在这种产能紧张状态下的年化收入，再用独立的算力线索估算支撑这笔收入所对应的有效算力，就可以大概看出这个行业最顶级玩家的收入/算力比，也就是 AI 这门生意当前的投入产出效率。AI这门生意到底有多好。
以 Anthropic 为例，它自己在 5 月底披露 run-rate revenue 已经超过 470 亿美元。算力端，Anthropic 官方披露目前使用超过 100 万颗 AWS Trainium2 芯片训练和服务 Claude，并且与 Amazon 扩大到最高 5GW 的合作；Reuters 还报道 Anthropic 获得 SpaceX Colossus 约 300MW、22 万颗以上 Nvidia 芯片的算力容量。用这些独立产能线索粗略估算，Anthropic 当前有效可调用算力大概率是 约 1–1.6GW 这个区间。
这样算下来，Anthropic 当前大概是：
年化收入：约 470 亿美元
当前有效算力：约 1–1.6GW
收入/GW：约 290–470 亿美元/GW/年
如果 1GW AI 数据中心年化总成本大约 85–120 亿美元，那么 Anthropic 的收入/年化算力成本大约是 2.5–5.5 倍。
也就是说，粗略看，Anthropic 现在每投入 1 美元年化算力成本，可以产生约 2.5–5.5 美元收入。即使扣掉云厂商分成、训练、研发、销售、免费用户补贴，它仍然说明一件事：Anthropic 当前的边际算力非常值钱。它更像一个满产、高收入密度的 AI 工厂。
OpenAI 也有一个很好的公开锚点。OpenAI 官方说，2025 年 ARR 超过 200 亿美元，对应可用算力约 1.9GW；3 月底又说现在每月收入约 20 亿美元，也就是年化约 240 亿美元。考虑到 2026 年有部分新增算力上线，但并非所有已宣布算力都已经 online，我粗略估算 OpenAI 当前有效可调用算力大约 2.2–3GW。
这样算下来，OpenAI 当前大概是：
年化收入：约 240–250 亿美元
当前有效算力：约 2.2–3GW
收入/GW：约 80–115 亿美元/GW/年
如果 1GW 年化算力成本约 85–120 亿美元，那么 OpenAI 的收入/年化算力成本大约是 0.7–1.3 倍。
这个数比 Anthropic 低很多。这不一定代表 OpenAI 生意差，而是因为 OpenAI 承担了大量免费用户、低价订阅、多模态、图像、语音、搜索、训练、冗余和战略性入口流量。OpenAI 更像 AI 超级入口，Anthropic 更像高价值企业/API/Claude Code 产能被打满的工厂。
这俩到底是啥水平呢？可以拿著名公司的 ROIC 做参照。苹果这类顶级公司 ROIC 大概 40–50%；Visa 大概 30% 左右；Meta 大概 25–35%；微软大概 20% 出头。这些都是世界上最好的生意之一。
当然A和O两家不是严格会计意义上的 ROIC，而是“AI 算力投入产出比”，也就是每年收入相对于年化算力成本的倍数。它更像是在问：这个 AI 工厂每年烧掉 1 美元算力成本，能产生多少美元收入。但 Anthropic 当前这个“收入/年化算力成本”不是 20%、30%、50% 这种级别，而是 250%–550% 的收入覆盖倍数。当然这不是净利润率，也不是严格 ROIC，但它说明：只要收入和算力估算没有大错，Anthropic 当前这门生意的收入密度非常夸张。OpenAI 则更像是 70%–130% 的收入覆盖倍数，说明它的 AI 工厂在经济性上能跑通，但还不是 Anthropic 这种满产高收入密度状态。
所以到目前为止，我的定性判断是：AI 这门生意在头部公司身上已经证明了很强的收入产出能力，尤其是 Anthropic 这种企业/API/代码代理驱动的模式，当前更像一个满产高 ROI 生意，而不是低 ROI 泡沫。
但这是现状。未来回怎么样呢？
未来最关键的是：年化收入的增速来自哪里。
之前 Anthropic 年化收入增速爆炸，有几个因素叠加：第一，算力增加；第二，产能利用率快速提高；第三，Claude Code、企业 API、高端模型这些高价值场景占比提高。到了 3 月底、4 月以后，利用率提升这个变量大概率已经接近极限了，后面收入增速主要就看新增算力上线速度，以及新增算力能否继续被需求吃掉。
这就分成两种情况。
第一种情况：收入增速放缓，是因为算力不够。状态页仍然紧，限流仍然存在，高端模型不降价，新算力一上线就被吃掉。这是好的放缓，是良性的。说明需求仍然强，只是产能交付是阶梯式的，股价如果因为“ARR 增速没以前爆炸”而下跌，可能反而是买点。
第二种情况：收入增速放缓，是因为需求变弱。状态页变松，限流取消后没人吃，高端模型开始降价，新增算力上线后收入/GW下降。这就是危险信号。说明 AI ROI 开始恶化，硬件链估值就要重估。继续👇
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这些大厂ceo可能都还没意识到agent普及会带来什么变化，说28年缓解都完全太早了.
我们可以想象成跟个人电脑一样，
你可以只用一块gpu，cpu，但是日积月累你可能需要很多块存储卡，现在这个阶段所有人都保守来，现在的ai没有太强的自主性，你问什么它回答什么，制造数据的速度还不是非常快.
一旦ai普及过渡到agent阶段，那速度可能远超人类制造数据速度的百万倍，完全的自主性，无眠无休.
可能超越人类百倍千倍的输入速度，不断电不停止，单日的总输入输出量将会是现有人类的百万倍不止.
他们这些ai巨头老板还在以现在常规的一问一答形式的ai对话形式的来计算存储需求，
实际从开源agent助手clawdbot出现那刻开，最近几年的存储需求都要开始被重估.
你用gpt，用deepseek或者豆包gemini，他的存储需求在你短暂的一问一答后就结束了.
clawdbot这种agent助手则完全不是，在你下达任务后，无眠无休24小时狂干，直到你上去检验满意为止.
这二者中间的数据量是天壤之别，唯一限制存储的就是物理世界的存储产能和与ai相匹配的电力了.
去年8月份写的120刀的美光，
按照今天来看，
可以算是推荐在存储爆发的前夜.
如果类似clawdbot一样的agent普及以后，
ai制造数据的速度是人类的百万倍！
唯一限制这一切的就是电力，
但是按照马斯克对spacex的太空光伏数据中心构想，一旦星舰批量化往太空输送算力和电力设备，这些都会被快速迎刃而解.
时间窗口就是28-30年达到恐惧的TW级规模.
在太空轨道，光伏面板不受云层、大气干扰，且没有昼夜交替（处于晨昏轨道时），发电效率是地面的 7-10 倍。
基于spacex的太空计划来设想美区ai电力28-30年不短缺的情况下，存储的需求会一直是指数级暴增，为了图稳妥现阶段还是选择了海力士.
另外，随着用户端agent普及，用户级的存储需求会被转移到ai服务器，客用户级存储市场会快速萎缩！盲猜这个差异化会在类似Clawdbot这种agent大范围普及之后快速显现.导致用户级存储的价格回到正常水平.
ai服务器需求的HBM3存储则一直因极度紧缺保持高位.
Respect
看到上条评论区很多人对王纯这种选择说法不一，想起来前段时间神鱼 @bitfish 在群里讨论财富与摩擦时候发的一个表。
我感觉挺有道理的，财富能为你抹掉很多烦恼和摩擦，其中财富在达到 2000 万人民币以后生活中绝大多数烦恼都解决了，而达到 1 亿后人自然而然的会开始更关注 “关系/健康/人生意义”。
到了 100 亿，大部分健康问题也不再让你焦虑，你可能关注的只剩下“死亡与人生意义”。
王纯 @satofishi 应该是百亿身家了，而第一个走入深空的华人，第一艘探索火星的载人飞船船长，这种会载入史册的机会简直是再珍贵不过的人生意义实现。
这才是真正的为梦想窒息，这才是纯粹 （ @YTJiaFF 贾总瞅瞅人家，别一直口号挂嘴巴上干些坑人的事）
尤其是对他这样一个真正热爱宇宙的人来说，这种诱惑力会远远大于生理需求，密闭环境的孤独，意外导致死亡的恐惧吧。
子非鱼，焉知鱼之乐
当我们还在为一根K 线的波动而或兴奋或郁闷的时候，别人已经成为科幻小说的真人主角，在为人类探索宇宙的奥秘了。
总要有人仰望星空
我可能这辈子做不到，但我依然为这样的勇气和魄力感慨和钦佩。
真棒啊，赚钱还是有意义的，做自己想做的事。
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这两天看得最好笑又辛酸的一个梗就是 「币圈原生家庭」
以前听朋友说过一个观点，一个人第一次接触金融市场的周期阶段决定了他很长一段时间内的操作风格
我是 2022 年入圈的，当时是战争阴影下的熊市，也是我第一次接触金融市场。我学习到的就是落袋为安，及时止盈止损，每个币的天花板都是非常可预测的，有明确卖出信号的，遇到一些事件比如上所就要卖的
直到去年年底开始放更多精力到美股，才渐渐懂得最容易赚钱的方法其实就是在趋势里拿住不动。天花板是不可预测的万亿以上，卖出的信号是模糊而未知的
和一个币股双修的好朋友见面聊天，发现有时候太爱交易，相信能够战胜市场，都最终会被市场战胜。
我们都在极低的价格买到过类似 $NVDA 或者 三倍做多半导体之类的股票，然后往往吃了一个翻倍或者赚个百分之几十就走了。我们俩都吃不到那个十倍甚至几十倍的大结果。
一方面是性格使然，浮躁/急性，尤其是在币圈频繁落袋的纪律之下对美股产生的映射；另一方面，我们都低估了趋势的力量和强度，AI浪潮刚来的时候，我们没有意识到这是会改变社会改变经济结构的一个事件。
我们都是与市场共舞罢了，不妄想战胜市场，而是更了解市场，更克服自己的劣根性。
他选择了用AI bot来克服自己的弱点，因为AI相信指令和规则，没有那么多情绪化的波动。
我选择自我修心。